import tensorflow as tf

# 引入数据，这里使用了keras中的mnist数据集，不用我们自己准备数据了。
mnist = tf.keras.datasets.mnist # 引入keras中的mnist数据集
# mnist 提供了60000张训练图片和10000张测试图片，每张图片大小为28x28。


# 多重解包语法，将训练集和测试集分别赋值给x_train, y_train, x_test, y_test
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# -----------把数据变成一个二重嵌套元组------^^^^^^^^^^^^^^^

# 将数据归一化到0-1之间,这样有利于更好的训练模型，训练时输入的数据会更稳定。
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
# 规划到0左右有利于模型收敛，而且神经网络的激活函数很多输出都在0左右，规划到0左右可以使梯度传播更顺滑。

print("x_train:", x_train[0:5])
print("y_train:", y_train[0:5])
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详解：x_train是一个表示图片的像素矩阵，

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